fix(chat): 完善LLM分句逻辑，在无分割标记时回退至标点分割

当使用 "llm" 模式进行分句时，如果模型未能按预期生成 `[SPLIT]` 标记，之前的逻辑会直接返回整个未分割的文本。

这可能导致过长的句子被发送到下游模块（如TTS），影响体验。本次修改添加了回退机制，当未检测到 `[SPLIT]` 标记时，会自动切换到基于标点的传统分句方法，以提高分句的鲁棒性。

src/chat/utils/utils.py

@@ -341,9 +341,9 @@ def process_llm_response(text: str, enable_splitter: bool = True, enable_chinese
             split_sentences = [s.strip() for s in split_sentences_raw if s.strip()]
         else:
             if split_mode == "llm":
-                logger.debug("未检测到 [SPLIT] 标记，本次不进行分割。")
-                split_sentences = [cleaned_text]
-            else: # mode == "punctuation"
+                logger.debug("未检测到 [SPLIT] 标记，回退到基于标点的传统模式进行分割。")
+                split_sentences = split_into_sentences_w_remove_punctuation(cleaned_text)
+            else:  # mode == "punctuation"
                 logger.debug("使用基于标点的传统模式进行分割。")
                 split_sentences = split_into_sentences_w_remove_punctuation(cleaned_text)
     else: